"""
1.实列化, 建立评估模型对象
2.通过模型接口训练模型
3.通过模型接口提取需要的信息
"""
from sklearn import tree

# 这只是一个试列,不能运行
if __name__ == "__main__":
    x_train = ""
    y_train = ""
    x_test = ""
    y_test = ""
    clf = tree.DecisionTreeClassifier()  # 实列化
    clf = clf.fit(x_train, y_train)  # 用训练集数据训练模型
    result = clf.score(x_test, y_test)  # 导入测试集, 从接口中调用需要的信息
